Post audio-visual biofeedback training visual functions and quality of life in paediatric idiopathic infantile nystagmus: A pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Biofeedback training (BT) was adapted to idiopathic infantile nystagmus syndrome (IINS) cases to enhance visual functions and quality of life (QoL). Methods: 10 patients (age 9 ± 3.2 years) treated with the audio-visual BT module of the MAIA microperimeter (Centervue, Padova, Italy) were assessed in two baseline visits and 1week post-BT (BT 80 min in total). The outcomes were distance and near binocular best corrected visual acuity (BBCVA), fixation stability, reading speed, contrast sensitivity, stereopsis and Children’s Visual Function Questionnaire. One-way repeated measured ANOVA and paired t-tests were used. Results: Distance BBCVA improved from 0.46 ± 0.21 and 0.43 ± 0.18 pre-BT to 0.33 ± 0.2 logMAR post-BT ( F (2,27) = 13.75, p = 0.0002). Post-BT was better than baseline ( p = 0.0001) and pre-BT ( p = 0.001). Near BBCVA improved from 0.23 ± 0.09 and 0.21 ± 0.14 pre-BT to 0.04 ± 0.08 post-BT (F (2,27) = 22.12, p = 0.000014), post-BT was better than baseline ( p = 0.0001) and pre-BT ( p = 0.0006). Stereopsis improved from 283 ± 338″ to 39 ± 32.2″ ( p = 0.04), contrast sensitivity from 0.26 ± 0.17 to 0.08 ± 0.12 log units ( p = 0.01), and reading speed improved from 74.7 ± 51.2 wpm to 104.7 ± 53.6 wpm ( p = 0.0006). Fixation stability improved from 33.6 ± 28.1 to 14.3 ± 10.1 sq. QoL increased from 23.8 ± 2.2 to 26.3 ± 2.3 units ( p = 0.001). Conclusion: BT benefited all visual functions and QoL in this pilot study, heralding a new possibility for Low Vision Rehabilitation in IINS.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».